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Shape2.5D：用于深度和法线估计的无纹理表面数据集
在计算机视觉中，重建无纹理表面面临着独特的挑战，主要是由于缺乏满足在没有纹理信息的情况下深度和法线估计的细微需求的专门数据集。我们介绍了一种新颖的大规模数据集 “Shape2.5D”，旨在填补这一空白。该数据集包含了 364k 个帧，涵盖了
PDF12 days ago
结合深度相机的主动头枕与耳位定位系统
基于深度相机的人耳定位系统显著提高了活动头枕与系统的宽带降噪性能，尤其在人头部转动或平移时。
PDF6 months ago
基于点空间和时间自编码器的点云视频异常检测
本研究提出了一种基于点云视频的自编码器框架 PSTAE，使用深度相机和 LiDAR 采集的 3D 数据以保护居民或患者隐私，并取得了 TIMo 数据集上的最新成果 (SOTA)。
PDFa year ago
如何披挂？从深度图像中捕捉织物力学特性
本文提出了一种使用深度相机的非正式捕捉装置来估计织物的机械参数的方法，并通过使用 sim-to-real 策略训练学习框架来输出全部机械参数，与现有的成本高的捕捉方法相比，本文提出的解决方案可以快速捕捉并大规模生产。
PDFa year ago
CVPR神经体积记忆用于视觉行动控制
利用单目深度相机、神经体积记忆和几何先验知识，提出了一种新的方法来解决多种恶劣地形条件下的机器人步态规划问题。
PDFa year ago
使用自我中心视觉在具有挑战性地形中进行腿式 locomotion
本文介绍了一种用于四足机器人的端到端行动系统，结合了深度学习和增强学习技术，通过使用单个摄像头实现台阶、路障、石头和洞口的通过，能够快速在不同的地形上行动和适应各种推挤和摩擦，同时保持稳定。
PDF2 years ago
CVPRSmartPortraits：基于深度的手持智能手机人像数据集，用于状态估计、重建和合成
本文提供了一个包含 1000 个有人像的视频序列的数据集，主要目的是弥合从智能手机获取到的原始测量结果与下游应用之间的差距，并通过评估多种状态下最先进的相机对齐方法来提供智能手机视觉 - 惯性基准，其中提供了不同方法的结果，并激励在视图合成
PDF2 years ago
使用单个深度相机实时重建相互作用的两只手的姿态和形状
本论文提出了一种新思路，用于实时跟踪并重构双手的姿态和形状。该方法通过能源最小化框架，将手部姿态和形状模型以及基于深度神经网络的高密度对应预测器嵌入其中，以实现快速运行，实时处理以及自动化调整。同时，文中还提到，该模型得到了场景复杂度不断升
PDF3 years ago
深度图超分辨率的多尺度渐进融合学习
本研究提出一种多尺度渐进融合网络方法来处理深度图像的超分辨率问题，该方法采用异态结构用于整合不同领域的层次特征，并引入多维损失函数来约束明确的边界和细节，大量实验证明该方法在定性和定量方面均产生了优于最先进方法的改进结果。
PDF4 years ago
CVPR局部深度隐式函数用于三维形状
本文介绍了一种将三维表面图像表示成局部深度隐式函数并进行不同模型之间的泛化、空间分解等相关工作，并在实验中证明了该算法在表面重建和深度图像完成方面的效果优于现有算法。
PDF5 years ago
MM利用稀疏深度自编码器估算基于骨骼的步态异常指数
该论文提出了一种基于深度相机提供的骨骼信息来估计步态异常指数的方法，该方法利用深度自编码器自动提取步态特征，并采用稀疏度约束以获得可视化的特征，同时考虑时间因素作为后处理，实验表明该方法在近十万骨架样本数据集上表现出色。
PDF5 years ago
ICCV6-DOF GraspNet: 对象操纵的变分抓取生成
利用变分自编码器和夹取评估模型采样一组夹取，并在模拟和真实机器人实验中评价和修正采样到的夹取，以实现抓取生成。通过纯模拟训练，可在不进行任何额外步骤的情况下运行于实际机器人操作中，具有较高的成功率。
PDF5 years ago
CVPRDoubleFusion: 单深度传感器实时捕捉人类表现及其内部身体形态
DoubleFusion 提出了一种新的实时系统，将体积动态重建与数据驱动的模板拟合相结合，能够同时从单个深度相机中重建详细的几何形状、非刚性运动和人体内部形状，并实现快速运动跟踪性能。
PDF6 years ago
RGB-D 里程计中噪点和平面的概率组合
该文提出了一种基于深度相机的视觉里程测量方法，通过提取几何基元，将噪声层中的点和平面元素结合起来。实验结果表明，该方法能够在纹理较差的环境中表现良好，其中基于点的里程测量容易出现失败。
PDF7 years ago
CVPR使用检测引导优化的快速坚韧手部跟踪
本文提出了一种快速的方法，使用单个深度相机准确跟踪手的快速和复杂关节动作，通过使用新型检测引导优化策略结合高斯混合表示深度估计出最佳拟合姿势，并展示了在公共数据集上的评估结果和与之前工作的比较。
PDF8 years ago
基于深度旋转的指尖检测方法
使用深度卷积神经网络，结合 DeROT 技术，实现全局方向回归并解决深度图像中手指尖检测的问题，无需跟踪、运动学约束或显式先验模型。同时，还提出了高精度磁性标注和标签化对象图像的新管道。
PDF9 years ago